#oncotech #AI #google
Продолжим знакомство с проектами машинного интеллекта у крупнейших IT гигантов. На очереди Google.
В прошлом году Alphabet (aka Google) запустили проект DeepMindHealth https://deepmind.com/applied/deepmind-health/ , который занимается развитием технологий AI в медицине.
Интересен подход гугла. Они не пытается изобрести мудрого робота-врача, а концентрируются на конкретных проблемах, которые способны решить с помощью ML уже сейчас.
ключевых направления сейчас 2:
1. Скрининг заболеваний глаз на ранней стадии https://www.theverge.com/2016/7/5/12095830/google-deepmind-nhs-eye-disease-detection
Я ничего не понимаю в офтальмологии, но везде пишут, что сетка будет анализировать "digital scans" тысяч пациентов и выявлять признаки начинающейся "age-related macular degeneration and diabetic retinopathy"
Задача классная и понятная для ML — есть тысячи сканов (см. видео) а людей столько нет для анализа этих данных.
2. Планирование радиотерапии https://www.engadget.com/2016/08/31/google-deepmind-health-neck-head-cancer-treatment/
Проблема лучевой терапии головы состоит в том, что она должна быть ювелирной. количество тонких структур и нервов огромное. лучевая терапия должна быть тщательно спланирована и гарантировать, что никакие здоровые структуры не будут повреждены в процессе. Составление карты облучения — сложная задача для врача и занимает порядка 4 часов.
Алгоритмы ML способны значительно ускорить процесс сегментации, сохраняя при этом максимальную точность.
Ни у вообще, кто увлекается ML, советую посмотреть поближе https://deepmind.com, если вдруг не знали ;)
Продолжим знакомство с проектами машинного интеллекта у крупнейших IT гигантов. На очереди Google.
В прошлом году Alphabet (aka Google) запустили проект DeepMindHealth https://deepmind.com/applied/deepmind-health/ , который занимается развитием технологий AI в медицине.
Интересен подход гугла. Они не пытается изобрести мудрого робота-врача, а концентрируются на конкретных проблемах, которые способны решить с помощью ML уже сейчас.
ключевых направления сейчас 2:
1. Скрининг заболеваний глаз на ранней стадии https://www.theverge.com/2016/7/5/12095830/google-deepmind-nhs-eye-disease-detection
Я ничего не понимаю в офтальмологии, но везде пишут, что сетка будет анализировать "digital scans" тысяч пациентов и выявлять признаки начинающейся "age-related macular degeneration and diabetic retinopathy"
Задача классная и понятная для ML — есть тысячи сканов (см. видео) а людей столько нет для анализа этих данных.
2. Планирование радиотерапии https://www.engadget.com/2016/08/31/google-deepmind-health-neck-head-cancer-treatment/
Проблема лучевой терапии головы состоит в том, что она должна быть ювелирной. количество тонких структур и нервов огромное. лучевая терапия должна быть тщательно спланирована и гарантировать, что никакие здоровые структуры не будут повреждены в процессе. Составление карты облучения — сложная задача для врача и занимает порядка 4 часов.
Алгоритмы ML способны значительно ускорить процесс сегментации, сохраняя при этом максимальную точность.
Ни у вообще, кто увлекается ML, советую посмотреть поближе https://deepmind.com, если вдруг не знали ;)
#gadget #google #apple
Прямо сейчас проходят 2 крупных клинических исследования с применением носимых девайсов от гугла и эппла и сбором гигантского количества health-данных.
1. Apple heart study ❤️. Совместное исследование эппла и Стенфорда. https://www.apple.com/watch/apple-heart-study/. Масштабнейшее исследование различных аритмий (в первую очередь AFib) на 500к человек, которое продлится до 31 января 19 года. Задача — выявить ранние симптомы аритмий с помощью носимых девайсов (в данном случае — Apple Watch). Принять участие могут только граждане США, у которых есть apple Watch. Нужно просто скачать приложение исследования их стора
Официальная ссылка — https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03335800
2. Project Baseline Study. У гугла есть отдельная ресерческая компания (я об этом уже писал ранее https://www.youtube.com/watch?v=Lyv0_GIGSbY) Verily, которая в том году выпустила Study Watch (https://verily.com/projects/sensors/study-watch/) с датчиками, которые могут собирать данные о ЧСС, походке, температуре и еще куче всего. Теперь 10к человек с этими часам, датчиками сна, анализами крови и собеседованиями с психиатрами участвуют в масштабнейшем исследовании Project Baseline — https://www.projectbaseline.com/study/. Задача исследования — собрать как больше данных, выделить “baseline” хорошего здоровья и попытаться найти ранние симптомы целого ряда заболеваний, в т.ч. большого количества онкологий.
Официальная ссылка — https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03154346
Прямо сейчас проходят 2 крупных клинических исследования с применением носимых девайсов от гугла и эппла и сбором гигантского количества health-данных.
1. Apple heart study ❤️. Совместное исследование эппла и Стенфорда. https://www.apple.com/watch/apple-heart-study/. Масштабнейшее исследование различных аритмий (в первую очередь AFib) на 500к человек, которое продлится до 31 января 19 года. Задача — выявить ранние симптомы аритмий с помощью носимых девайсов (в данном случае — Apple Watch). Принять участие могут только граждане США, у которых есть apple Watch. Нужно просто скачать приложение исследования их стора
Официальная ссылка — https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03335800
2. Project Baseline Study. У гугла есть отдельная ресерческая компания (я об этом уже писал ранее https://www.youtube.com/watch?v=Lyv0_GIGSbY) Verily, которая в том году выпустила Study Watch (https://verily.com/projects/sensors/study-watch/) с датчиками, которые могут собирать данные о ЧСС, походке, температуре и еще куче всего. Теперь 10к человек с этими часам, датчиками сна, анализами крови и собеседованиями с психиатрами участвуют в масштабнейшем исследовании Project Baseline — https://www.projectbaseline.com/study/. Задача исследования — собрать как больше данных, выделить “baseline” хорошего здоровья и попытаться найти ранние симптомы целого ряда заболеваний, в т.ч. большого количества онкологий.
Официальная ссылка — https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03154346
#oncotech #pathology #ai #google
Сегодня новость по моей любимой теме — AI в онкологии. На ежегодной конференции AACR (American Association for Cancer Research) команда Google AI представила 🔬 с дополненной реальностью для патологов.
https://research.googleblog.com/2018/04/an-augmented-reality-microscope.html
Ребята взяли обычный серийный оптический микроскоп и вставили между окуляром и объективом два модуля. Один отражает изображение на фотоматрицу и второй потом совмещает реальное изображение в окуляре с проецируемым. Изображение с фотоматрицы обрабатывается алгоритмом на глубокой сверточной нейросети (https://goo.gl/M8jS4W). Алгоритм способен работать с разными типами опухолей, но разработчики сконцентрировались на патологических картинах 2х типов опухолей — метастазах РМЖ в сигнальных лимфатических узлах и РПЖ. Для обучения хватило датасета из 399 сканов гистологий mts РМЖ и 285 картин тканей предстательной железы
Алгоритм в реальном времени “обводит” подозрительные области, помогая патологу сразу обратить внимание на подозрительные структуры. Наглядно это показано на видео https://www.youtube.com/watch?v=ejMe4k3e2WQ
Кому интересно детальнее ознакомиться с технологией — https://drive.google.com/file/d/1WRBCqJItaGly-9PDSMlwQ5Ldhc8lB0lf/view Если будет время, в ближайшее время сделаем детальный разбор технологической части на нашем медиуме. Stay tuned
Сегодня новость по моей любимой теме — AI в онкологии. На ежегодной конференции AACR (American Association for Cancer Research) команда Google AI представила 🔬 с дополненной реальностью для патологов.
https://research.googleblog.com/2018/04/an-augmented-reality-microscope.html
Ребята взяли обычный серийный оптический микроскоп и вставили между окуляром и объективом два модуля. Один отражает изображение на фотоматрицу и второй потом совмещает реальное изображение в окуляре с проецируемым. Изображение с фотоматрицы обрабатывается алгоритмом на глубокой сверточной нейросети (https://goo.gl/M8jS4W). Алгоритм способен работать с разными типами опухолей, но разработчики сконцентрировались на патологических картинах 2х типов опухолей — метастазах РМЖ в сигнальных лимфатических узлах и РПЖ. Для обучения хватило датасета из 399 сканов гистологий mts РМЖ и 285 картин тканей предстательной железы
Алгоритм в реальном времени “обводит” подозрительные области, помогая патологу сразу обратить внимание на подозрительные структуры. Наглядно это показано на видео https://www.youtube.com/watch?v=ejMe4k3e2WQ
Кому интересно детальнее ознакомиться с технологией — https://drive.google.com/file/d/1WRBCqJItaGly-9PDSMlwQ5Ldhc8lB0lf/view Если будет время, в ближайшее время сделаем детальный разбор технологической части на нашем медиуме. Stay tuned
research.google
An Augmented Reality Microscope for Cancer Detection
Posted by Martin Stumpe, Technical Lead and Craig Mermel, Product Manager, Google Brain Team (Updated Aug 12, 2019: The work described in this blog...